基于浅层学习引导深度学习的行人检测

资 源 简 介

基于浅层学习引导深度学习的行人检测

详 情 说 明

在计算机视觉领域，行人检测一直是备受关注的研究方向。传统基于浅层学习的方法（如HOG+SVM）虽然计算效率高，但在复杂场景下的检测精度有限。而纯粹的深度学习模型（如Faster R-CNN、YOLO）虽然准确率高，但对计算资源需求较大。

近年来，一种新的思路逐渐兴起——用浅层学习引导深度学习。这种方法的核心在于结合两者的优势：先用浅层学习方法快速提取候选区域或初步特征，再用深度学习模型进行精细识别。典型的实现路径包括：

候选区域生成：利用传统算法（如滑动窗口+边缘检测）快速筛选可能包含行人的区域，减少深度学习模型需要处理的区域数量。

特征融合：将浅层特征（如HOG、LBP）与深度卷积特征结合，既能保留局部纹理信息，又能利用深度网络的语义理解能力。

级联检测框架：第一级用浅层模型快速过滤负样本，第二级用轻量级深度学习网络验证，最后一层再用复杂网络精调，实现速度和精度的平衡。

这种混合策略尤其适合边缘计算场景，既能满足实时性要求，又能保证在遮挡、光照变化等挑战下的鲁棒性。未来发展方向可能集中在自适应权重分配和端到端的联合训练优化上。